请列举出最新的轻量级神经网络

以下是最新的轻量级神经网络：

1. MobileNetV3：由Google开发的轻量级卷积神经网络，可以在移动设备和嵌入式设备上高效运行。

2. ShuffleNetV2：由微软和北京大学共同开发的轻量级神经网络，采用了通道重排（channel shuffling）的方法来提高模型的性能并减少参数量。

3. EfficientNet：由Google开发的系列轻量级卷积神经网络，采用了复合缩放系数（compound scaling）的方法来平衡模型的准确度和计算资源消耗。

4. GhostNet：由华为开发的轻量级神经网络，采用了幽灵卷积（ghost convolution）的方法来减少参数量和计算量，同时提高模型的性能。

5. TinyBERT：由华为开发的轻量级预训练语言模型，采用了知识蒸馏（knowledge distillation）的方法来将大型语言模型压缩成小型模型，以适应于移动设备和边缘计算场景。

相关问题

请列举出最新的轻量级神经网络，附提出的时间

以下是最近提出的轻量级神经网络及其提出时间：

1. MobileNetV3（2019年4月）
2. EfficientNet（2019年5月）
3. GhostNet（2020年1月）
4. FBNet（2020年3月）
5. MNasNet（2020年3月）
6. RegNet（2020年4月）
7. ResNet-20/56/110-DCN（2020年4月）
8. ShuffleNetV2+（2020年6月）
9. EfficientNetV2（2021年5月）
10. RepVGG（2021年6月）

轻量级的深度学习立体匹配有哪些

轻量级的深度学习立体匹配有以下几种常见的方法：

1. Semi-Global Matching (SGM): SGM是一种经典的立体匹配算法，通过计算代价体积和全局能量最小化来获取深度图像。SGM算法简单有效，具有较好的鲁棒性和准确性。

2. PatchMatch Stereo (PM): PM是一种基于随机搜索的立体匹配方法，利用局部相似性进行匹配。该方法在速度和精度之间取得了一定的平衡，适用于实时的立体匹配应用。

3. Disparity Estimation Network (DENet): DENet是一种基于深度学习的轻量级立体匹配方法，使用卷积神经网络进行特征提取和视差估计。DENet能够有效地学习到图像的特征表示，并在速度和精度上有所改善。

4. Efficient Cost Volume (ECV): ECV是一种轻量级的立体匹配算法，通过设计紧凑的代价体积表示和快速的匹配聚合策略来提高计算效率。ECV在保持较高匹配精度的同时，减少了计算复杂度。

需要注意的是，以上列举的方法只是其中的一部分，还有其他许多轻量级的深度学习立体匹配方法可供选择，具体使用哪种方法取决于应用场景和需求。